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Título : Análisis de Algoritmos Metaheurísticos Vía Diagnóstico Estadístico
Autor : Perez Villafuerte, Mercedes
Fecha de publicación : 2014-06-01
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Ciudad Madero
Descripción : Muchos problemas del mundo real son NP-Duros, para estos problemas se cree que no existen algoritmos exactos de solución cuyo tiempo de ejecución no aumente exponencialmente con el tamaño del problema. Hay dos formas de atacar a los problemas NP Duros. La primera es usando métodos exactos que requieren tiempo computacional exponencial. La segunda, son los que se usan en la práctica. Para los problemas de gran tamaño se emplean los métodos no exactos llamados metaheurísticos, los cuales producen soluciones en un tiempo razonable pero no se puede garantizar que encuentren los resultados óptimos. Cuando se resuelven problemas complejos, el desempeño de algoritmos metaheurísticos depende de muchos factores, por lo que un mal diseño puede conducir a un desempeño pobre. No existen reglas guías que nos indiquen como diseñar apropiadamente los metaheurísticos. Es por esto que los diseñadores de estos métodos se toman demasiado tiempo para ajustarlos, mucho más aún que implementar en sí el propio metaheurístico. Este trabajo se hace manualmente a base de prueba y error consumiendo demasiado tiempo. Este proyecto pretende aportar una herramienta de análisis mediante un diagnóstico visual del desempeño del metaheurístico; se busca disminuir el tiempo que se toman los desarrolladores en hacer ajustes. En particular, se propone aplicar la herramienta en el análisis de factores que han dificultado la solución de instancias retadoras del problema de empacado de objetos en contenedores (Bin Packing Problem, BPP). Además se añaden pruebas estadísticas no-paramétricas que son de uso en la comunidad científica para comprobar la significancia de la eficiencia de algoritmos.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias de la Computación

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